一种索力实时监测方法技术

本发明专利技术公开一种索力实时监测方法，通过设置在拉索上的传感器获取拉索由环境激励产生的振动信号，对振动信号进行采样、处理，求得索力值；其中，对振动信号进行处理的方法为：对采集到的振动信号顺次进行频谱变换和归一化处理，对归一化处理后的单组数据做多次数组乘积或者对多组连续数据做一次数组乘积，将数组乘积处理后的数据输出到索力计算环节，得出索力。有益效果在于：该方法能够大幅提高信号处理的信噪比，大幅降低信号处理时间，高效、准确的实时识别出拉索的自振频率并得出索力值；结合本发明专利技术进一步提出的基频自动识别方法，可使索力求解时的精度、速度都得到大幅提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及桥梁、建筑领域，具体涉及。
技术介绍
拉索作为索体系结构(如斜拉桥、大型场馆、过江管道等)的关键受力和传力构 件，直接影响索体系结构的内力分布和结构线型，反映着整个索体系结构的安全状况。因 此，在索体系结构运营过程中，需要长期在线监测拉索的索力，实时了解索体系结构的工作 状态，及时提供维护。在众多索力测量方法中，振频法因测量方便、适合在建和已建桥梁等 特点而得到广泛应用。由于振频法是通过对斜拉索的振动响应信号进行频谱分析得到拉索 的基频，也称自振频率，从而利用振频与索力的关系求得索力，因此振频法的关键是准确获 知拉索的自振频率。当拉索长为L、线密度为P、所受拉力为T，在索长L远大于索径d的条件下，斜拉 索可简化振弦等效模型。根据弦振动原理，弦所受的张力T与其基频的简化关系为τ = 4pL2f\2。从式中容易看出，索力T监测的关键是斜拉索基频的实时自动识别。由于拉索 不仅存在第一阶自振频率(即基频)，还存在如第二阶、三阶、四阶等高阶谐振频率f2、f3、 f4，因此也可以用式T = 4 P L2 (fN/N)2求解索力，即间接基频法，索力监测转化为对第η阶谐 振频率fN的实时自动识别。但是在索体系结构监测的条件下，缆索所受的荷载是随机的(如风、雨等外界激 励是随机，大桥桥面的交通荷载也是随机的)，因此拉索承受的是复杂的随机激励。在此复 杂的激励条件下，拉索的各阶频率信号会与外界的强迫振动信号交织在一起，且其强度会 随外界激励条件而变化，即它是一个非平稳频谱信号，其自振频率fN的谐振峰值时强时弱、 信噪比极低，有时甚至完全淹没在干扰与噪声中，产生频谱缺极现象。还可以看出，由于高阶谐振的存在，在拉索任何位置安装振动传感器所获得的信 号都是各阶振动的合成信号，且振动传感器安装在斜拉索索身的不同位置Xi、X2、X3时，其获 得的拉索各阶振动信号的强度均不同，在某些位置上甚至为零，产生缺极现象，如在X2位置 时，f4强度为零；在X3位置时，f2和f4强度为零，因此振动传感器在拉索上的安装位置也对 信号输出有一定影响。实际工程中，拉索往往长达数十米甚至上百米，而受条件限制，传感器只能安装在 斜拉索桥面端附近，一般为斜拉索几十分之一处。在此位置处，各阶的自振信号的振幅都很 小，其对应的频谱很弱，且越靠近锚固端振幅越小、信号越弱，因此极易淹没在环境干扰与 电路噪声中。如一根基频为IHz的斜拉索振动频谱实测结果，图1、图2分别表示同一拉索同一 位置相邻两时刻、、t2的拉索振动频谱。由图可知，基频很弱，完全被噪声淹没；各阶自 振频率fn信号与外界干扰噪声以及外界的被迫振动信号交织在一起，噪声较大，某些谐振 频率也被噪声淹没，产生缺极现象，且不同时刻缺极的频率不同，如tl时刻为f2、f3、f6、f8& 其以后各阶，而、时刻为f3、f8&其以后各阶。由于斜拉索振动信号强度随外界激励条件而变化，拉索各阶已存在的自振频率强度时强时弱，如、时刻f4、f5谐振峰较强，而t2时刻 f4、f5峰值均变弱，f7峰值增强。然而，频谱图中有些频率峰值较强，但并不是斜拉索谐波成 分，如虚线方框所标示，这些有可能是噪声或者被迫振动结构的频率。这些均增加了实时自 动识别的难度，但仔细观察频谱图可知，同一拉索同一位置的频谱存在固定的谐振频率峰 值，如f4、f5、f7三阶谐波。从以上分析可得，实际测量的拉索振动频谱极端复杂，且信号微弱，很难实时自动 识别拉索自振频率。在此条件下的自振频率自动识别的结果误差较大且不稳定，常常识别 不到有效的频率值。实际工程中，主要依靠人工对频谱进行自振频率的识别，一次的有效的 识别需要数分钟到几小时不等，效率极低，且存在人为误差。因此，需要针对以上问题，提出新的信号处理方法提高信噪比，强化谐振峰，实现 自振频率的高效实时自动识别。以有效解决频谱信号微弱、复杂、非平稳，且外界干扰与噪 声影响强烈的问题。
技术实现思路
为解决
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提出了，通过设置 在拉索上的传感器获取拉索由环境激励产生的振动信号，对振动信号进行采样、处理，求得 索力值；其中，对振动信号进行处理的方法为对采集到的振动信号顺次进行频谱变换和 归一化处理，对归一化处理后的单组数据做多次数组乘积或者对多组连续数据做一次数组 乘积，将数组乘积处理后的数据输出到索力计算环节，得出索力。所述归一化处理，具体步骤是，设长度为K的频谱X(fk)的幅值为一个一维数组(々’…Ak”…Ail,々，..·Λ ，…Akl_M )将此数组中的每个值都同除以此数组中的最大值，即得到归一化处理后的数组( ,...气”…\,Bkr…Βη ,…\_Μ )；蛘与K分别表示第i个信号频数和第j个噪声频数，蛘ey<=(o,i,_",i:-i)， kn^f ,1 = 1,2,…，M，j = 1,2,…，K-M，i与j之和为总频数即长度K，M为拉索振动谐 振频率的总个数，为采样得到的振动信号频谱幅值，为采样得到的噪声频谱幅值-’ 为归一化处理后的振动信号频谱幅值，晃;为归一化处理后的噪声频谱幅值。所述单组数据做多次数组乘积，具体步骤是设长度为K的频谱信号经归一化处 理后所得的某一数组为(Bki,… ，··· \ ,Bkr'" Βη ,…U’对此数组进行1次数组乘积，即对数组中的每个元素进行1次自乘后构成新的数 组，所得新数组为，其中，1= 1，2，3...;蛘与κ分别表示第i个信号频数和第j个噪声频数，K’erc(o,i,·· ,夂-1)， k^eY ,1 = 1,2,…，M，j = 1，2，…，K_M，i与j之和为总频数即长度K，M为拉索振动谐振频率的总个数，为归一化处理后的振动信号频谱幅值，为归一化处理后的噪声频谱5幅值。所述多组连续数据做一次数组乘积，具体步骤是设长度为K的频谱信号经归一 化处理后所得的P个连续数组表示为(Bpk; ’…BpkfBpkl,,ΒρΚ,.··ΒρΙ ,…BpklJ(B(p_l)k;,...Bip x^，…Bip^kli,B(p_X)k ，…Β(ρ_χ)η,...Β^^ )(B(p-2)k(，…B(p-2)kf ’…B(p-2)kt,，B(p-2)K，…Β(ρ-2)η，…B(P-1)K.U )......(Blks ,---Blkr--- Bxklt, Bu ,■■■ B{k ,■■■ B^ ^ )从前述ρ个数组中，任取m个相邻数组，将m个数组中的相应元素分别相乘，构成 新的数组mmmmmm_y=ly=]y=\y=ly=\y=\式中“Π”为连乘号，y = 1，2，-m,m= 1,2,3-； pk丨与pk〗分别表示第ρ组数组的第i个信号频数和第ρ组数组的第j个噪声频数， A:； e 7c (0,1,···,X-1) ,k] ^Y ,i = 1,2,…，M，j = 1,2,…，K_M，i 与 j 之和为总频数即 长度K，M为拉索振动谐振频率的总个数，为归一化处理后的振动信号频谱幅值，为 归一化处理后的噪声频谱幅值，P = 1，2，3…。前述1和m均取3以上。按前述的处理方法对振动信号进行处理后，即可使信号的信噪比大幅提高，将处 理后得到的信号提供给后续的索力计算环节，按常规的人工识别基频方式对基频进行识 别本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种索力实时监测方法，通过设置在拉索上的传感器获取拉索由环境激励产生的振动信号，对振动信号进行采样、处理，求得索力值，其特征在于：对振动信号进行处理的方法为：对采集到的振动信号顺次进行频谱变换和归一化处理，对归一化处理后的单组数据做多次数组乘积或者对多组连续数据做一次数组乘积，将数组乘积处理后的数据输出到索力计算环节，得出索力。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟民，刘琳，章鹏，雷小华，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：85[中国|重庆]